Amália, a IA nacional, veio estagiar à Parla!
Pusemos a Amália, a inteligência artificial do Estado português lançada a 1 de julho, a trabalhar para a Parla!: ler leis e responder a cidadãos. Comparámos com o Claude Sonnet (EUA) e o Mistral Large (França).
Teste 1 — Ingestão: ler uma lei sem inventar
A Amália é a primeira aposta séria do Estado numa IA soberana , desenvolvida em Portugal, afinada para a nossa língua com o nosso acervo cultural, para responder melhor aos portugueses.
Este projeto representa uma escolha estratégica: investir na soberania digital, fortalecer a nossa capacidade científica e criar as condições para que o Estado, as empresas e a academia desenvolvam inteligência artificial em português, ao serviço das pessoas e da economia. É um investimento na autonomia tecnológica do país e na competitividade das próximas décadas.
— Gonçalo Matias , Ministro Adjunto e da Reforma do Estado (1 de julho de 2026)
Soberania junta dois conceitos que convém separar.
A soberania de dados é quando as perguntas dos cidadãos e os documentos do Estado ficam sob jurisdição europeia, e decide-se com onde é que o modelo corre . Ser aberto (como a maioria dos modelos chineses) ou fechado/proprietário (como os de referência estado-unidenses — ChatGPT, Gemini, Claude) não é a principal questão:
Um modelo proprietário operado sob lei europeia (como a API europeia do Mistral) proporciona soberania a nível europeu.
Um modelo aberto como o Llama da Meta/Facebook a correr na nuvem de uma empresa americana — mesmo num datacenter europeu — não, porque a lei americana lá chega.
O que conta é a jurisdição de quem aloja: não a licença do modelo, nem sequer o país onde está a máquina.
Os modelos abertos como a Amália permitem escolher onde os alojar/correr : por exemplo, nos servidores da Claranet ou Webtuga.
A outra soberania é a capacidade de construir modelos para não dependermos de laboratórios americanos ou chineses. A Amália não é um modelo construído de raiz: foi construído sobre o EuroLLM (modelo europeu e multilingue) e especializado para o português europeu com mais dados (incluindo o arquivo da web portuguesa) e afinação própria. Portanto, aqui conseguimos soberania europeia porque já existe um modelo europeu.
As condições estão reunidas, mas na prática faltam dois passos fundamentais:
«inteligência» — a versão que testámos tem apenas 9 mil milhões de parâmetros (um 22B foi prometido, mas o Mistral Large tem 6x mais).
Na prática, ninguém ainda pode usar, porque não está alojada em lado nenhum. Parte do investimento até 2027 é justamente para isso — «infraestrutura soberana». Até lá, quem quiser usar tem, como nós, de alugar uma GPU para correr a Amália , criar uma aplicação tipo ChatGPT por cima, etc.
É neste contexto — IA para portugueses, com base em tecnologia europeia, a preço de projeto público — que avaliámos se a Amália poderia sustentar a Parla!.
Todos os dias, a Parla! ingere a atividade do Parlamento e do Governo e torna-a legível para quem não segue política. Um erro nesse processo compromete tudo que vem a seguir e contribui para desinformação sobre a democracia .
Há duas tarefas-chave, feitas por IA (LLM):
Ler uma lei e extrair o que muda — cada projeto que entra no Parlamento, cada portaria do Governo, passa por uma IA que produz um resumo, identifica o que muda, quem é afetado, e como.
Responder a um cidadão em linguagem natural, em português, com base nos dados que ingerimos — milhares de leis, resoluções, decretos e portarias.
O custo não é crucial, infelizmente, porque o tráfego ainda é limitado e a Parla! gasta em IA cerca de 60 €/mês ; com o Mistral seriam ~42 €; com a Amália auto-alojada em lotes noturnos, talvez 3 a 9 € . Tudo controlado para um projeto sem fins lucrativos.
A língua foi apresentada como ponto chave da Amália mas os três escreveram bom português europeu, sem estrangeirismos .
O que importa mesmo , e é genuinamente difícil, são as capacidades analíticas e o rigor — não inventar números, entidades ou até leis.
Comparámos o Claude Sonnet 4.6 (que usamos atualmente), Mistral Large (a alternativa europeia) e Amália-9B, lado a lado, a responder ao mesmo desafio.
Teste 1 — Ingestão: ler uma lei sem inventar
Comecemos por um projeto de lei que altera o Código de Processo Penal . Contém, entre outras, duas regras sobre prazos, escritas assim no diploma:
"A remessa do processo para o tribunal superior deve ser efetuada no prazo máximo de 5 dias úteis, ou de 20 dias úteis, consoante o processo seja ou não urgente ."
"O relator, antes de ser proferida decisão, ouve cada uma das partes, no prazo de 10 dias ."
Eis o que cada IA escreveu na parte "números-chave":
3 tentativas de notificação falhadas → separação de processos ✓
10 dias: prazo para cada parte se pronunciar antes da decisão ✓
5 dias úteis: remessa em processos urgentes ✓
20 dias úteis: remessa em processos não urgentes ✓
3 tentativas de notificação frustradas → separação ✓
5 dias úteis (urgentes) ou 20 dias úteis (não urgentes) ✓
10 dias para audição das partes antes da decisão ✓
20 dias úteis para remessa em casos urgentes (está ao contrário: 20 = não urgente)
As duas IAs de fronteira — o Claude e o Mistral — leram os três prazos tal como estão no diploma. A Amália trocou uma das regras : escreveu que os 20 dias úteis são para casos urgentes, quando é o contrário — os urgentes são os 5 dias. O erro é difícil de detetar: está bem escrito, é plausível, não vem assinalado como incerto, e um cidadão não tem como o identificar sem abrir o Diário da República.
E não é um caso isolado. Repetimos o exercício com seis projetos reais (três de lei, três de resolução) — exemplos, não uma amostra estatística —, cada caso verificado à mão contra o texto original:
Até o melhor modelo europeu inventa, de forma subtil. O Mistral Large atribuiu, em duas leis, fiscalização a entidades que os diplomas não mencionam: o Tribunal de Contas e a Procuradoria-Geral da República numa lei de conflitos de interesses (a PGR só surge no texto por ter dado parecer, não como fiscalizadora); a DGAV e a GNR na lei das touradas. São inferências plausíveis, mas ausentes do texto.
A Amália é a mais frágil, mas não em tudo. Além do prazo trocado, acrescentou um "Ministério da Administração Interna" que não constava de uma resolução e, numa terceira lei, devolveu texto solto em vez da resposta estruturada (que a app assim rejeitaria). Ainda assim, na lei dos conflitos de interesses foi mais fiel ao texto do que o Mistral — descreveu os mecanismos corretos, sem inventar fiscalizadores, apesar de ter 9 mil milhões de parâmetros contra os 123 mil milhões do Mistral.
No conjunto das seis leis: o Claude não cometeu um erro de fidelidade ; o Mistral falhou em duas; a Amália teve problemas em cerca de metade dos casos. E como com esses LLMs os erros são perfeitamente plausíveis, entram na base de dados e ficam registados como factos — por isso esta tarefa de ingestão, a mais cara que fazemos, é também a que menos tolera um modelo frágil.
O outro teste é o /perguntar : um cidadão pergunta em linguagem natural e a app responde com base no que está mesmo na base de dados do Parlamento. Demos aos três a mesma pergunta real e exatamente as mesmas provas . Só muda quem escreve.
A pergunta: "O que está a mudar nas rendas?" — e o contexto entregue dizia, em texto claro, que quase todas as propostas de limitação de rendas foram rejeitadas e nenhuma entrou em vigor. Eis o que cada modelo respondeu, lado a lado, tal como o cidadão veria na app :
Resposta breve: Há muita agitação parlamentar sobre rendas, mas a maioria das propostas foi rejeitada — nenhuma limitação de rendas entrou em vigor.
O Parlamento rejeitou várias propostas que limitariam as rendas em novos contratos: um teto de 30% acima dos preços de referência da Portaria n.º 176/2019; um coeficiente de 1,02 sobre a última renda; uma tabela nacional de rendas máximas. Todas foram chumbadas.
O que já está em vigor: recomendações ao Governo para regulamentar o Fundo de Emergência para a Habitação e uma nova fase de candidaturas ao programa 1.º Direito.
Em resumo: as rendas continuam sem teto legal.
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